汇编实验2.1

目录

一、选择题(如果为计算题,写出简要的计算过程)

二、填空题(如果为计算题,写出简要的计算过程)

知识点

存储器与CPU的连接(3)


一、选择题(如果为计算题,写出简要的计算过程)

1、一个四位二进制补码的表示范围是(B

A、0~15 B、-8~7 C、-7~7 D、-7~8

2、十进制数-48 用补码表示为(C

A、10110000 B、11010000 C、11110000  D、11001111

-48原码为10110000,反码为11001111,加1后为11010000.

3、如果 X 为负数,由[x]补求[-x]补是将(D

A、[x]补各值保持不变

B、[x]补符号位变反,其他各位不变

C、[x]补除符号位外,各位变反,末位加 1

D、[x]补连同符号位一起各位变反,末位加 1

4、机器数 80H 所表示的真值是-128,则该机器数为 (C)形式的表示。

A、原码 B、反码 C、补码 D、移码

5、在浮点数中,阶码、尾数的表示格式是(A)。

A、阶码定点整数,尾数定点小数 B、阶码定点整数,尾数定点整数

C、阶码定点小数,尾数定点整数 D、阶码定点小数,尾数定点小数

比如1234=1.234*10^3其中5就是阶码(整数),10是阶码的底,1.234是尾数(小数)

6、已知[x]补=10110111,[y]补=01001010,则[ x – y ]补的结果是( A)。

A、溢出 B、01101010 C、01001010 D、11001010

[ x – y ]补=[x]+[-y],[-y]补=10110101+1=10110110[x-y]补=10110111+10110110=101101101,所以溢出。

7、某机字长 8 位,含一位数符,采用原码表示,则定点小数所能表示的非零最小正数为

D)。

8位字符去除符号位,还剩7位,所以最小为2^(-7)

8、下列数中最小的数是(C)。

A、[10010101]原 B、[10010101]反 C、[10010101]补 D、[10010101]2

A为-21B原码为11101010,为-106;C原码为11101011,为-107;D为+149</

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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